Я очень люблю последние пару месяцев в году - подведение итогов, определение и корректировка стратегических целей.

Многие консалтинговые компании готовят свои публичные отчеты. Компании проводят страт-сессии.

Традиционно я также для себя готовлю отчет по тому где сейчас находится ИИ, бизнес в России и дружественных странах и куда двигается все дальше, особенно рамках моих приоритетов, что будет максимально востребовано в 2026 году.

Буду в течение недели частями выкладывать этот отчет в канал. А в четверг на следующей неделе полностью представлю этот отчет с лайфхаками на совместном вэбинаре с Ильей.

‼️ Задавайте вопросы в комментари и мы на них ответим. А может какие то из вопросов раскроем в материалах.

Что из себя представляет Gemini 3 от Google?

В конце 2025 можно признать, что Google перехватывает лидерство впервые за всю недолгую историю экспансии LLMs (ровно три года), причем конкурентам пока нечем ответить (все крупные релизы и масштабные модели будут только весной 2026), поэтому в следующие 4 месяца доминировать будет Google.

Формально, по бенчмаркам абсолютное лидерство практически во всех категориях, но ИИ-провайдеры часто калибруют модели специально под бенчмарки (в 2026 все это не так показательно).

В целом, по тестам лучше точность, прогресс в рассуждениях и очень сильный прогресс в многоэтапных, многофазовых агентных проектах и сложные абстрактные визуальные задачи.

▪️Ставка на агентности – центральный нарратив презентации Google

Google Antigravity – как новый интерфейс для разработки приложений, где модель сама планирует, пишет, тестирует, развертывает проект и проверяет работу через браузер, т.е. новое поколение вайб-кодинга, когда нужна только идея, а весь код и архитектура на стороне Google.

Теперь агенты могут автономно планировать и выполнять сложные сквозные программные задачи.

Система генерирует Artifacts: списки задач, планы, скриншоты, записи браузера и т.п., чтобы человек видел, что именно делал агент и на чём основаны решения. Все это создает огромное пространство для творчества.

▪️Единая мультимодальная платформа (изображения, видео, аудио, код, файлы), а не через внешние модули и надстройки с дискретной обработкой, как было раньше, - для снижения латентности, улучшения синхронизации и повышения качества распознавания информации.

Модель лучше распознает интонации, скорость речи и эмоциональный окрас голоса пользователя, подстраивая свой ответ не только по смыслу, но и по тону.

Значительный прогресс в распознавании сложных графических образов и текста в изображении и видео. Прогресс в понимании длинных видео, UI-экранов, графики и таблицы из статей, рукописные схемы и т.д.

Сценариев много: персональный консультант в спорте, кулинарии, в различных хобби, учебе, на производстве и в бизнесе.

Например, инженер показывает неисправный двигатель. Gemini 3 видит вибрацию детали и одновременно слышит специфический низкочастотный гул, далее ищет спецификацию двигатели и инструкции в соответствии с паттерном проблемы, проверяет похожие известные проблемы, создает обобщенное решение неисправности, давая рекомендации по починке или замене.

▪️Контекстное кэширование, что позволяет более эффективно работать на более широком контекстном окне, ускоряя ответы и снижая галлюцинации. Например, если вы загружаете в модель огромную базу знаний (например, 100 книг или весь код проекта), происходит качественная компрессия данных, увеличивая эффективный диапазон контекстного окна, что поддерживает стабильность и точность ответов.

Ранее описывал, что фундаментальная архитектурная проблема LLMs – экспоненциальный рост нагрузки при длинном контекстном окне, что всегда приводит к росту ошибок и потере точности (непрерывные галлюцинации), полностью теряя практический смысл работы на широком контекстном окне из-за непрерывного потока ИИ бреда. Как решение проблемы – фрагментарное кэширование, что и внедряют Google.

На практике это приводит к снижению стоимости примерно в 10 раз и росту производительности в разы на «тяжелом» контексте.

▪️Generative UI (Генерация динамических интерфейсов) - иммерсивные визуальные макеты, интерактивные инструменты и симуляции прямо в строке поиска, которые генерируются полностью «на лету» на основе запроса пользователя. Например, визуализация химических, физических, биологических процессов или автогенерация калькулятора по ипотеке.

▪️Улучшенное логическое мышление через «скрытую рефлексию» - в режиме Deep Think, модель генерирует гипотезу, сама находит в ней логическую ошибку и исправляет её до того, как начать выдавать ответ пользователю. Своего рода спор с самим собой, приближаясь к «критерию истинности», устраняя логические противоречия в длинных текстах, делая модель пригодной для научной работы и юриспруденции без внешних валидаторов.

Сегодня похоже новую Nano Banana раскатают. Уже работает на андроиде, но не во всех регионах. Называться будет Nano Banana Pro.

Вышла Nano Banana Pro — теперь это лучшая модель для создания картинок и полноценный ИИ-фотошоп.

Новая модель на базе Gemini 3 Pro за пару секунд создает реалистичные изображения без артефактов и отлично справляется с генерацией текста. Качество редактирования по сравнению с Nano Banana выросло в разы.

Доступно бесплатно в чат-боте Gemini и скоро появится в AI Studio.

🎯 Почему в гонке ИИ победят техно-реалисты (а не оптимисты и пессимисты)

Урок доткомов, который все забыли

Помните 2000-й? Лопнул пузырь доткомов, и половина "революционеров интернета" исчезла за несколько месяцев. Но интернет-то никуда не делся — он действительно изменил мир, просто чуть позже.

Тогда рынок разделился на три лагеря:

Техно-оптимисты запускали стартапы ради хайпа, без бизнес-логики. "У нас есть сайт!" — было достаточным бизнес-планом. Рухнули первыми.

Техно-пессимисты говорили: "Этот ваш интернет — чушь собачья". Сошли со сцены следующими, когда Amazon и Google переписали правила игры.

Техно-реалисты выжили и выиграли. Они понимали потенциал технологии, но строили устойчивые бизнес-модели с четким путем к прибыли.

Сегодня все повторяется с ИИ

Да, многие говорят о пузыре ИИ. И да, он возможен. Но технология никуда не денется. По данным исследований, более 60% российских компаний, внедривших ИИ, уже фиксируют рост производительности.

Хорошая новость: сегодня не нужно покупать серверы и собирать команду на миллионы. Облачные сервисы позволяют тестировать бизнес-кейсы почти без риска.

Что происходит прямо сейчас?

Мы видим реинкарнацию старых функций в новом формате:

- ИИ-чатботы = новые поисковики (а некоторые превращаются в порталы обо всем)
- Работа с документами через ИИ = эволюция Google Docs (OpenAI, Anthropic, Google уже в игре)
- IDE-системы для разработки = командная работа с кодом на стероидах

Следующий очевидный шаг: ИИ-CRM и ИИ-ERP, где ассистент работает незаметно для пользователя.

Где скрыты миллиарды?

Три функции выше — это очевидные направления. Их возьмут гиганты с миллиардами долларов и миллиардами пользователей: OpenAI, Anthropic, китайские компании. У них есть ресурсы.

А где шанс для остальных?

В том, что еще не очевидно:
- ИИ-соцсети
- ИИ-TikTok / ИИ-YouTube
- ИИ-секретарь (не просто Siri 2.0)

Никто пока не знает, как это будет выглядеть. Но помните: до iPhone почту и сайты в телефоне почти никто не использовал. Потом один человек изобрел новый UX — и мир изменился.

Для ИИ тоже нужен "свой iPhone" — новый гаджет, новый интерфейс:
- Умная колонка?
- Наушник с постоянным ИИ-ассистентом?
- Значок на груди?
- Очки?

Время покажет. Денег будет сожжено много. Но победитель заберет всё.

Вывод простой

Не надо быть оптимистом и лить капитал в технологию ради технологии. Не надо быть пессимистом и игнорировать волну.

Будьте техно-реалистом: ищите конкретные бизнес-кейсы, где ИИ решает реальную проблему и приносит измеримую ценность. Тестируйте быстро и дешево через облачные сервисы. Масштабируйте то, что работает.

История уже показала: выживают не самые технологичные, а самые прагматичные.

💬 Вопрос к комьюнити: Какой бизнес-кейс с ИИ вы считаете самым недооцененным прямо сейчас? Где скрыт "новый Amazon"?

#ИИ #бизнес #стартапы #технореализм #будущее

«Изобрази кота, не изображая кота»

Нано банана - неплохо)

Запускаем стартап без людей: на GitHub выложили проект NocoBase — дает ИИ-команду для создания проектов и управления ими.

Агенты могут работать автономно как кодеры, аналитики или переводчики. Можно запускать локально на своем ПК.

Начинаем строить бизнес по ссылке.

Смерть контента

Вчера увидел рекламу: стартап DoubleSpeed обещает «контролировать тысячи аккаунтов в социальных сетях с помощью ИИ» для создания массового контента. В него вложился крупнейший венчурный фонд a16z. Жутко до мурашек.

Вот пишу пост и конкурирую с 10.000 публикация, созданными ИИ. Бот проанализирует тысячу источников, я — один. Он адаптирует контент под соцсети лучше меня. Найдет «хайповую» тему быстрее... Даже ошибок в словах не делает, черт побери.

Время, когда можно было привлечь внимание людей качественным контентом, УШЛО.
R.I.P.

Как выиграть в контентной бомбардировке? Создавать то, что не может повторить ИИ:

1. Сеть контактов. За последние 10 лет работал с сотнями разных людей. У каждого есть записная книжка. Одно интро стоит дороже тысячи холодных писем и десятка постов. Нейросеть не может встречаться лично, а мы — можем.

2. Забирать чужую аудиторию. Есть блогеры с большой или очень лояльной аудиторией. Так позаимствуйте ее (писал об этом тут). Не нужно бороться с ИИ-штормом — пусть это делают другие. Собирайте сокровища на берегу. Боты не повторят такое.

3. Личное сообщество. С живыми встречами. Общение создает отношения. Не случайно Notion проводит ужины для руководителей.

4. База email-адресов. Подписчики в соцсетях — чужой актив. Платформа решает, кому показывать ваш контент. Да и аккаунт могут забанить :) Электропочта — последний канал, который мы контролируем. Ты отправляешь письмо — оно приходит. Все.

5. Истории, которые пересказывают
Традиционная реклама — давно дохлая лошадь Способ пробиться сквозь белый шум — создавать «дропы», которые заставляют начать разговор. Optimizely запустила дирижабль с надписью «Такая реклама не работает. SEO — работает». Потратили 300 баксов — десять лет этот кейс гуляет по сети и книгам. Только в Индексе дятла раза три упоминал его. Это не маркетинг — а история.

Старый интернет не вернется. ИИ выиграет контентную войну у людей в соцсетях. Просто потому, что там — тоже алгоритмы.

Вывод прост: те, кто найдет способы добраться до аудитории без алгоритмических платформ — победят. Остальные — утонут в нейропомоях.

Nano Banana Pro отлично переводит мангу и комиксы: нейронка сохраняет тон предложений и даже подгоняет оформление текста.

Достаточно скриншота разворотов и короткого промта:

Переведи мангу на русский язык. Адаптируй шрифты

Перестаем ждать переводчиков и просто идем в Gemini.

Видимость вместо кликов или Как поиск на основе ИИ меняет способ измерения конверсий
Фабрис Канель и Кришна Мадхаван, главные менеджеры по продуктам в Microsoft Bing, размышляют:

Вместо того, чтобы листать списки синих ссылок, люди теперь изучают информацию в ходе разговоров [с ИИ], задают уточняющие вопросы и формируют доверие задолго до того, как попадают на сайт. Этот новый путь к конверсии означает, что брендам и владельцам контента придется перестать гнаться за кликами и сосредоточиться на сигналах, которые действительно влияют на результаты.

Дело не в том, что люди больше не кликают. Они просто кликают на более поздних этапах пути и с гораздо более сильным намерением.

Этот сдвиг касается не только коммерческих сайтов, но и издателей новостей и информации, где видимость в ИИ-ответах может формировать более глубокие формы взаимодействия, такие как углубленное прочтение, рециркуляция или повторные посещения, а не мгновенные клики.

Для маркетологов сама видимость становится своего рода валютой. Если ваш контент представлен в обзорах или сравнениях, вы формируете предпочтения ещё до того, как пользователь кликнет по нему.